Google公式 AI検索ガイドが示す、ECサイトがやるべきこと・やめていいこと
Google が「Optimizing your website for generative AI features on Google Search」という公式ガイドを公開しました。AI Overviews や AI Mode といった生成AI機能に向けて何をすべきか、Google が直接説明したものです。
このガイドを受けて、Shopify マーチャントはどう動けばいいのか。本記事では「続けること / やめていいこと / 新たに取り組むこと」の 3 つに整理してまとめてみました。
まず結論：3 つのアクション
| 分類 | 具体的な内容 |
|---|---|
| ✅ 続ける | 既存の SEO ベストプラクティス（コンテンツの質・技術的 SEO・Merchant Center 整備） |
| 🚫 やめていい | Google Search 向けの llms.txt 作成、コンテンツの「チャンク化」、AI 向け文体への書き直し |
| 🆕 新たに取り組む | Shopifyが提供するAgentic Commerce Protocol（ACP）フォーマットに沿って、商品カテゴリの正確な設定とカテゴリメタフィールドへの値入力、Catalog Mapping による AI 向け説明文の整備 |
「やめていいこと」には重要な前提があります。Google が「不要」と言ったのは Google Search に限った話です。ChatGPT・Copilot・Perplexity 向けの Agentic Commerce Protocol（ACP）対応は、EC サイトにとって有効な施策です。Shopify 自体がそのためのツールやエンドポイントを提供していることからも、その方向性が見て取れます。
ガイドのきっかけになった一節
このガイドが注目を集めたのは、業界に波紋を呼んだ以下の一文があるためです。
"You don't need to create new machine readable files, AI text files, markup, or Markdown to appear in generative AI search."
（生成AI検索に表示されるために、新しい機械可読ファイル、AIテキストファイル、マークアップ、Markdownを作成する必要はありません）
「llms.txt は不要」という解釈がSNSで広まりましたが、この一文の主語は Google Search、というところがポイントです。
Google ガイドの要点
AI Overviews の仕組み ― RAG と Query fan-out
ガイドは「AI Overviews・AI Mode への表示に追加要件はなく、既存の SEO ベストプラクティスがそのまま有効」と明言しています。Google Search の技術要件を満たし、人の役に立つコンテンツを作る——従来の手法がそのまま AI 機能の評価基準にもなる、というわけです。その背景には、ガイドが説明する 2 つの技術的な仕組みがあります。
RAG（Retrieval-Augmented Generation） は、AI の回答を生成する際にコア検索ランキングシステムからウェブページを取得・参照する手法です。「検索インデックスを土台にして AI 回答を作る」ため、インデックスで評価されないページは AI Overviews にも現れません。
Query fan-out は、ユーザーの元のクエリから関連する複数のサブクエリを自動生成する仕組みです。「芝生の雑草対策」というクエリから「除草剤なしで雑草を除く方法」「芝生向けの除草剤」「雑草の予防方法」といった派生クエリを並行して処理します。
つまり AI Overviews への露出経路は、オーガニック検索の延長線上にあります。
やるべきこと
ガイドが強調するのは、既存の SEO ベストプラクティスの継続です。
- 非コモディティコンテンツの作成：誰でも書ける内容ではなく、実体験・専門知識に基づいた独自の視点を持つコンテンツ
- 技術的 SEO の維持：クロール可能・インデックス済み・スニペット表示許可のページであること
- 高品質な画像・動画：AI Overviews でもビジュアルが引用されるため、画像 SEO のベストプラクティスはそのまま有効
- EC・ローカルビジネスの情報整備：Merchant Center フィードや Google Business Profile の活用
やらなくていいこと（Mythbusting）
ガイドは「やらなくていいこと」についても明示しています。
| 「効果あり」と言われていること | Googleの見解 |
|---|---|
llms.txt の作成 |
不要 |
| コンテンツの「チャンク化」 （AI が処理しやすいよう内容を細かい塊に分割して書く手法） |
不要 |
| AI 向けの文体・構成への書き直し | 不要 |
| 言及（メンション）獲得のための工作 | 効果が薄い（スパムフィルターも機能する） |
| AI Overviews 専用の schema.org マークアップ | 不要 |
「llms.txt は不要」という発言の正確な意味
ここが本記事のもっとも重要なポイントです。
Google が llms.txt をはじめ、AI 向け対策としてこれまで話題に登ることが多かった一連の施策を「不要」と明言したのは、Google Search における検索可視性の話に限られています。
Google は RAG を使ってインデックス済みページを参照するため、llms.txt という特別なファイルがなくても AI Overviews は機能する。これは正しい。
しかし、これは Google Search の話に限られます。ChatGPT のショッピング機能は、OpenAI が定義した ACP（Agentic Commerce Protocol） を通じて Shopify Catalog から商品データを取得する仕組みで動いています。Google の発言はこの軸には無関係です。
| 技術 | Google Search | ChatGPT / Copilot / Perplexity 等 |
|---|---|---|
llms.txt |
不要（Google 公式） | 有効（ストア概要の取得に使われる） |
| ACP（Shopify Catalog） | 対象外 | 有効（ChatGPT の商品フィード配信の主経路） |
| schema.org Product | 有効（主に Rich Results） | 有効（GPTBot / ClaudeBot のクロール） |
2 軸で整理する AI 時代の EC 対策
ここまでの内容を整理すると、AI 時代の EC 対策は 2 つの独立した軸で考える必要があることが見えてきます。
| 軸 | 目的 | 評価者 | 主な対策 |
|---|---|---|---|
| ① 検索可視性 | Google で見つけてもらう | Google（AI Overviews 含む） | 既存 SEO 継続、非コモディティコンテンツ |
| ② Agentic Commerce | AI に直接買ってもらう | ChatGPT / Copilot / Perplexity 等 | カテゴリ・メタフィールド整備、必要に応じて AI 向け説明文を用意 |
ACP の技術仕様によると、ChatGPT の商品選定は 2 段階で処理されます。
- 第 1 段階：構造化フィールドによるフィルタリング——カテゴリ・価格・在庫・メタフィールドの値で候補を絞り込む。ここで落ちると説明文がいくら優れていても読まれない（足切り）
- 第 2 段階：説明文による NLP 評価——フィルタを通過した候補の中で、ユーザーの意図との一致度を自然言語処理で評価する（加点）
メタフィールドは足切りを通過するための条件であり、説明文は選ばれるための要素——という関係です。曖昧さの排除が、AI 時代の商品データ整備の本質と言えます。
Shopify マーチャントが取り組むべきこと
Shopify の本気度を示す 2 つの動き
Google のガイドと前後する形で、Shopify 側でも EC の AI 対応に関して注目すべき動きが 2 つありました。
ひとつは、全ストアへの AI Commerce エンドポイントの自動配備です。/llms.txt・/agents.md・/.well-known/ucp が、マーチャントが何も設定しなくても全ストアで応答する状態になっています。Google Pay を含む決済まで AI から直接実行できる経路が、すでに標準で開かれています。
もうひとつは、Agentic Readiness という検証ツールの公開です。EC サイトの商品ページが「AI エージェントからどれだけ正しく認識されるか」を 11 項目でスコアリングするツールで、注目すべきはその検証対象です。
Shopify ストアはこのツールによる評価対象外です。Shopifyを使っていれば標準で要件を満たしているという前提で、検証するまでもないという設計になっています。
この 2 つの事実が示すのは、Shopify が AI エージェント時代に向けて取っている徹底した姿勢です。AI エージェントが商品情報を正確に取得でき、AI 経由の購買体験に不備が生じないよう——機会損失を最大限に防ぐことを、基盤レベルで完備しようとしています。
Google のガイドが「AI 向けの特別な対策は不要」と述べているのは、あくまで Google Search における話です。Shopify の AI Commerce 基盤——/llms.txt・/agents.md・/.well-known/ucp——が想定しているのは Google ではなく、ChatGPT・Copilot・Perplexity といった AI エージェントです。前半で整理した「2 つの軸」の話であり、対象がそもそも異なります。「Google が言ったからやらなくていい」ではなく、それぞれが何に向けた施策なのかを正しく認識した上で、両軸を並行して対策していく——それが AI 時代の EC 運営において求められる正しい視点です。
マーチャントが実際にやるべきこと
「プラットフォームが器を作り、マーチャントがデータで中身を埋める」という役割分担が、AI 時代の Shopify 運営の構造です。
① 検索可視性（SEO 軸）
- コモディティコンテンツをやめ、実体験・専門知識に基づいた独自の記事・商品説明を書く
- 技術的 SEO（クロール・インデックス・スニペット設定）を維持する
- Merchant Center フィードを最新に保つ
② Agentic Commerce 軸
- 商品カテゴリを正確に設定する：Shopify Standard Product Taxonomy の最も具体的なノードを選ぶ。カテゴリが決まることで関連するメタフィールドが自動サジェストされる
- カテゴリメタフィールドの値を埋める：素材・サイズ・ケア方法など、AI がフィルタリングに使う構造化属性。空欄のフィールドはフィルタ条件にマッチしないため、一次フィルタ（足切り）を通過できない
- AI 向け説明文を別途用意する：Catalog Mapping でソースをカスタムメタフィールドに切り替えることで、ストアフロントの説明文を変えずに AI 配信用のスペック重視の文章を設定できる
-
Store description を整備する：
/llms.txtの冒頭はここから自動生成される - レビュー（aggregateRating）を構造化データに出力する：Judge.me / Loox 等の設定を確認
なお、「Shopify を使っているから安泰」ではないケースもあります。
- 古いテーマ（Online Store 1.0 世代）：schema.org の自動出力が不完全な場合があります。
- カスタムテーマで JSON-LD を上書きしている：意図せず構造化データが壊れている可能性があります。
まとめ
Google の公式ガイドが示したのは「AI 検索のための特別な対策は不要、既存の SEO を続けろ」というシンプルなメッセージです。ただしこれは Google Search に限った話です。
AI 時代の EC 対策は 2 軸で整理するのが正確です。
- 検索可視性（Google）：既存 SEO を継続する。非コモディティコンテンツが差別化要素
- Agentic Commerce（ChatGPT 等）：カテゴリ・メタフィールドへの値入力、AI 向け説明文を用意しておく。ACP 対応の器は Shopify が自動で用意済み
「曖昧さを排除し、AI が正確に解釈できる情報を増やす」── これが 2 軸に共通する取り組みの本質です。